pandas.DataFrame.set_flags

数据框。set_flags ( * , copy = False , allowed_duplicate_labels = None )

返回带有更新标志的新对象。

参数：

复制bool，默认 False

指定是否应创建对象的副本。

笔记

copy关键字将改变 pandas 3.0 中的行为 。默认情况下会启用Copy-on-Write ，这意味着所有带有 copy关键字的方法都将使用惰性复制机制来推迟复制并忽略copy关键字。 copy关键字将在 pandas 的未来版本中删除。

您已经可以通过启用写入时复制来获得未来的行为和改进pd.options.mode.copy_on_write = True

allowed_duplicate_labels bool, 可选

返回的对象是否允许重复标签。

返回：

系列或数据框

与调用者的类型相同。

也可以看看

DataFrame.attrs

适用于该数据集的全局元数据。

DataFrame.flags

应用于该对象的全局标志。

笔记

此方法返回一个新对象，该对象是与输入相同的数据的视图。改变输入或输出值将反映在另一个中。

该方法旨在在方法链中使用。

“标志”不同于“元数据”。标志反映了 pandas 对象（Series 或 DataFrame）的属性。元数据是指数据集的属性，应存储在DataFrame.attrs.

例子

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2]})
>>> df.flags.allows_duplicate_labels
True
>>> df2 = df.set_flags(allows_duplicate_labels=False)
>>> df2.flags.allows_duplicate_labels
False